아주대병원 방사선종양학과 허재성 교수팀(의생명과학과 박준형 대학원생.사진 우))이 인공지능 기반 영상 분석을 통해 폐암 환자의 방사선 치료 반응과 예후를 예측할 수 있는 새로운 영상 바이오마커를 개발했다.허재성 교수는 조영증강 CT 영상과 인공지능 기술을 활용해 종양 주변 혈관 구조의 비정상성을 정량화한 ‘종양 주변 혈관 위험도 지표(Vessel Risk Score, VRS)’를 개발하고, 이를 통해 폐암 환자의 방사선 치료 반응과 예후를 예측할 수 있음을 확인했다.
폐암에서 종양 주변 혈관 구조의 비정상성은 종양 내부의 저산소 환경을 유발하고 치료 저항성을 높여 방사선 치료 효과에도 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 그러나 기존에는 이러한 종양 혈관 구조의 특성을 정량적으로 평가할 수 있는 지표가 제한적이었다.
조영증강 CT 영상에서 종양과 주변 혈관을 자동으로 분할한 뒤 인공지능 모델을 활용해 종양 주변 혈관의 형태적 특징을 분석했다. 이후 정상 혈관 분포와의 차이를 정량화해 VRS를 산출하고 이를 폐암 환자의 방사선 치료 반응 예측에 적용했다.
이번 연구는 국내 5개 대학병원이 참여한 다기관 연구로, 총 10,534명의 폐암 환자 데이터 가운데 방사선 치료를 받은 비소세포폐암 환자를 선별해 분석했다.
연구 결과 VRS는 기존 혈관 밀도 지표보다 폐암 환자의 정위체부방사선치료(SBRT) 결과를 더 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. VRS가 높은 환자군일수록 무진행 생존기간(PFS)이 더 짧아 치료 반응과 예후가 좋지 않은 경향을 보였다. 이는 VRS가 폐암 환자의 치료 반응과 예후를 예측하는 지표로 활용될 수 있음을 보여주는 결과다.
허재성 교수는 “이번 연구는 인공지능 기반 영상 분석을 통해 종양 미세환경을 반영하는 새로운 정량적 지표를 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 폐암 방사선 치료에서 환자 맞춤형 치료 전략 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구 결과는 ‘Predicting Stereotactic Body Radiation Therapy Response Using an AI-Based Tumor Vessel Biomarker (AI 기반 종양 혈관 바이오마커를 이용한 정위체부방사선치료 반응 예측)’라는 제목으로 국제학술지 ‘Technology in Cancer Research & Treatment’ 2월호에 게재됐다.
